运用TensorFlow建立分类模型3个步骤

最新推荐文章于 2024-06-16 08:30:00 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-16 08:30:00 发布 · 1.1k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细介绍了深度学习模型的训练流程，包括构建计算图、前馈预测、优化、初始化会话以及使用会话进行训练等关键步骤。通过具体实例，帮助读者理解深度学习训练过程中的核心概念和技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. Build a graph

    a. Feedforward / Prediction

    b. optimization

2. initialize a session

3. train with session.run(train_step, feed_dict)

参考文献：

[1] stanford cs224n 2017 lecture 7

可视化：从TensorFlow项目中可视化数据的2种方式
AI天才研究院
08-04 2138
2019年9月，百度AI实验室发布了第一款基于TensorFlow的图像分类工具。本文将对此工具进行详细介绍，并用两种不同的方式对其数据进行可视化，并阐述在开发项目时如何运用可视化工具辅助调试，提升开发效率和质量。2019年5月，Google发布了TensorBoard——用于深入理解深度学习模型的可视化工具，它可以捕获训练过程中的各个变量的值，绘制直方图、柱状图和散点图，展示神经网络权重随时间变化的趋势等信息。本文将会简单介绍TensorBoard的基本概念及功能。
基于TensorFlow深度学习框架，运用python搭建LeNet-5卷积神经网络模型和mnist手写数字识别数据集，设计一个手写数字识别软件。
qq_45756171的博客
03-01 3631
本软件是基于TensorFlow深度学习框架，运用LeNet-5卷积神经网络模型和mnist手写数字识别数据集所设计的手写数字识别软件。 具体实现如下： 1.读入数据：运用TensorFlow深度学习框架，下载并读入mnist手写数字识别数据集。 2.构建模型：用神经元构建神经网络，定义神经网络的权重和偏置项来进行前向计算，并使用Softmax Regression模型来进行Softmax分类，即可得到每一类图像特征所对应数字的概率。 3.训练模型：设置训练参数（训练轮次、训练样本量、训练批次、显示力度、学
机器学习中分类模型的实现
绎岚科技的博客
06-16 572
在数字化和智能化的浪潮中，机器学习技术已经渗透到我们生活的方方面面，而分类模型作为机器学习领域的重要分支，其应用更是广泛而深远。
TensorFlow图像分类教程
weixin_34311757的博客
12-27 217
深度学习算法与计算机硬件性能的发展，使研究人员和企业在图像识别、语音识别、推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前，视觉模式识别领域取得了第一个超凡的成果。两年前，Google大脑团队开发了TensorFlow，并将深度学习巧妙的应用于各个领域。现在，TensorFlow则超越了很多用于深度学习的复杂工具。 利用TensorFlow，你可以获得具...
分类模型构建
08-31 804
分类模型构建 　　分类是指构造一个分类模型，输入样本的特征值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别中。分类模型若建立在已有类标记的数据集上，则属于有监督学习。在实际应用场景中，分类算法被用于行为分析，物品识别，图像检测等。 模块 函数 算法名称 linear_model LogisticRegression 逻辑斯蒂回归 svm SVC 支持向量机 ne...
如何构建你的第一个图像分类模型！
sinat_32849897的博客
11-13 1273
点击上方“优快云学院精品课”，选择“置顶公众号”优快云学院精品课 IT人的职业提升平台1什么是图像分类？观察下面这张图：你会立刻意识到这是一辆（豪华的）汽车。后退一...
利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法
09-20
本篇文章主要介绍了利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
基于tensorflow神经网络框架下的智能垃圾分类系统设计
2301_79809972的博客
10-26 1140
*计算机系统的介绍。
使用TensorFlow和Sklearn构建CNN分类模型
本资源为结合TensorFlow与Scikit-learn机器学习库的实践指南，旨在通过使用Kaggle上的数据集或TensorFlow自带数据集，让读者掌握如何建立分析和预测模型，并运用卷积神经网络（CNN）进行分类任务。教程内容同样适用...
图像识别系统构建全流程详解-基于TensorFlow与Keras实现数据处理到模型部署
最新发布
02-06
再进一步阐述建立有效训练与测试集合的方式及选取合适深度学习模型架构(VGG16/ResNet50)的原则和步骤。文中特别强调了通过数据扩增手段强化模型表达能力的方法论。此外详述了神经网络训练的关键要素（卷积层设计、...
Python-该代码实现了一个简单的CNN模型用于利用tensorflow进行文档分类
08-11
DocumentClassification - 该代码实现了一个简单的CNN模型，用于利用tensorflow进行文档分类
Python-用Tensorflowjs实现的可回收非可回收垃圾分类
08-11
用Tensorflow.js实现的可回收/非可回收垃圾分类
基于tensorflow的垃圾分类系统
gets_s的博客
02-08 2109
1、注册登录使用SQLite数据库进行账号数据的存储，注册过程中选择使用者性质（管理员 or 用户）作为后续系统登录的区分。主要存储的数据有用户名、密码以及用户性质，其中用户名作为主键，唯一标识。2、注册过程填写用户名、密码、确认密码、选择用户性质后点击注册按钮，若注册成功则注册按钮下方出现“注册成功”的提示字样。
基于TensorFlow的简单的垃圾分类系统的实现
2301_79809972的博客
09-29 713
垃圾分类是近段时间来，全国范围内的热点问题，它是需要落实到我们每一个人身上来。但是由于范围太广且是最近才开展的工作，所以还是有“混合垃圾”出现。人工智能机器学习也是今年来快速发展的技术，那么利用TensorFlow去简单进行垃圾分类其实也是非常不错的选择。本文就使用TensorFlow中比较常见且使用非常广泛的卷积神经网络来实现智能垃圾分类的目标，卷积神经网络是现今图像分类的比较好的解决方案。TensorFlow扎根于Python中，并且还是跨平台的，兼容性方面自然不必多讲，主要是其整个的生态是十分健全的，
Caffe学习笔记之一个简单分类模型的实现
白色字体的博客
05-18 353
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37264397/article/details/76686159 第一步：各文件位置了解 1、训练和测试数据文件位置
Tensorflow Dataset
weixin_34092455的博客
06-13 202
使用dataset进行数据管道化处理时，通常我们会加上batch(batch_size)来获取批量样本。这里有个容易忽视的点，batch本身还提供了一个参数drop_remaindar，用于标示是否对于最后一个batch如果数据量达不到batch_size时保留还是抛弃。 转载于:https://juejin.im/post/5d0203e2e51d45773e418a63...
spring batch入门笔记
weixin_46169275的博客
10-14 529
spring batch入门笔记（1） springboot 整合springbatch 准备：sprigboot基础架构项目 添加springbatch相关依赖 <!-- spring batch --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-batch</artifactId>
Tensorflow 学习笔记：Input Pipeline - Dataset
热门推荐
林大虫子的专栏
11-23 1万+
Dataset是Tensorflow里面一个比较重要的概念，我们知道机器学习算法需要大概的数据来训练data model. 所以Dataset就是用来做这么一件重要的事情：定义数据pipline，为学习算法提供训练数据。其实我们也可以Dataset定义了一个数据源，指向某些包含训练数据的文件列表，或者是内存里面已有的数据结构（比如Tensor objects)。Dataset 数据结构组成Datas
TensorFlow之数据集（dataset）
hanhuoqwer
04-29 2540
TensorFlow之数据集（dataset）学习记录数据集的基本使用方法数组创建数据集文本文档创建数据集TFRecord文件创建数据集数据集的高层操作mapshufflebatchrepeat 学习记录 前面学习过队列和线程用于读取训练数据，今天学习《TensorFlow实战Google深度学习框架》一书中的另外一种数据的读取方式：通过数据集读取训练数据。 利用数据集读取数据有三个基本步骤: ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值